Die Verwaltung von Rechenzentren wird oft als eine Aufgabe angesehen, die dem Jonglieren mit drehenden Tellern gleicht \u2013 sie erfordert eine optimale Balance zwischen der Verwaltung von Workloads und IT-Personal, der Steigerung der Effizienz und der Kostensenkung. In der letzten Zeit wurde diese Arbeit durch die Hilfe eines wichtigen Partners erleichtert \u2013 die K\u00fcnstliche Intelligenz (KI).<\/p>\n\n
KI verspricht, ein wichtiger Verb\u00fcndeter bei der automatischen Verwaltung von Aufgaben in Rechenzentren zu sein, sodass IT-Personal sich den Aufgaben widmen kann, die tats\u00e4chlich menschliches Eingreifen erfordern. Dar\u00fcber hinaus neigen die bisher eingesetzten Tools dazu, nur Antworten auf die Probleme zu geben, die in diesen Umgebungen auftreten, nicht jedoch Daten zu erfassen, um Vorhersagen zu treffen, das Auftreten von Problemen zu reduzieren und die Ressourcen zu optimieren, wie es die KI-L\u00f6sungen erm\u00f6glichen, betont Sean Kenney, Direktor von KPMG<\/a>.<\/p>\n\n KI-Technologien helfen unter anderem dabei, den Bedarf vorherzusagen und Ressourcen effizienter zu verteilen, wodurch Rechenzentren flexibler und kosteng\u00fcnstiger betrieben werden k\u00f6nnen. Eine gro\u00dfe Herausforderung in der Umgebung der Rechenzentren ist die Frage, wie man dem Bedarf zu Spitzenzeiten am besten gerecht wird. In dieser Frage kann KI Muster der Arbeitslast im Laufe der Zeit aufzeigen und M\u00f6glichkeiten vorschlagen, um den Anforderungen entsprechend der verf\u00fcgbaren Kapazit\u00e4t in den Rechenzentren gerecht zu werden, erkl\u00e4rt Goutham Belliappa, Vice President of AI Engineering f\u00fcr Nordamerika bei Capgemini.<\/p>\n\n Noch dazu k\u00f6nnen KI-Technologien in Bereichen hilfreich sein, die zunehmend auf der Agenda von Unternehmen stehen, beispielsweise die Reduzierung von Emissionen durch die Verwaltung der Temperatur von Ger\u00e4ten sowie die Optimierung des Energieverbrauchs. Noch dazu hilft KI dabei, die Betriebskosten zu senken. Ein weiteres Einsatzgebiet von KI ist die Wartung, da Probleme, die zu Ausf\u00e4llen f\u00fchren k\u00f6nnten, viel fr\u00fcher vorhergesehen werden und Ausfallzeiten vermieden werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n Der Gedanke, KI beim Management von Rechenzentren anzuwenden, ist nicht neu. Was sich jedoch mit der Weiterentwicklung von KI abzeichnet, sind Tools, die auf einer Kombination verschiedener maschineller Lerntechniken basieren, welche wiederum auf Basis von ihnen verwalteten Arbeitslasten kontinuierlich optimiert werden, und das bei minimaler menschlicher Intervention. Bill Howe, au\u00dferordentlicher Professor an der School of Information der University of Washington, nennt als Beispiel Datenbanksysteme, die die Konfiguration vieler Elemente erfordern, um Effizienz zu gew\u00e4hrleisten, beispielsweise die Indizierung von Tabellen, die Partitionierung von Daten auf verschiedenen Servern, die Speicherzuweisung und weitere Elemente. In diesem Fall kann KI helfen, indem Regeln und Verfahren aus historischen Daten sowie Anpassungen, die bei jeder Aufgabe zu mehr Effizienz f\u00fchren, erlernt werden. Selbst f\u00fcr einen Experten w\u00e4re es unm\u00f6glich, dies auf die gleiche Weise zu erledigen.<\/p>\n\n Gro\u00dfe Rechenzentren nutzen bereits seit einigen Jahren KI-Technologien als integralen Bestandteil ihres Betriebs. Google beispielsweise berichtete 2016, wie das Unternehmen den Energieverbrauch<\/a> in einigen seiner Rechenzentren durch die automatische Steuerung von L\u00fcftern und K\u00fchlsystemen senken konnte. Diese basiere auf L\u00f6sungen von DeepMind, dem auf k\u00fcnstliche Intelligenz spezialisierten Zweig der Holdinggesellschaft Alphabet, der Google geh\u00f6rt. Im Jahr 2019 berichtete das Unternehmen zudem, dass es mithilfe von KI bis zu 36 Stunden im Voraus die Leistung von Windturbinen<\/a> vorhersagen kann, die zur Deckung des Energiebedarfs von Rechenzentren und B\u00fcros in den USA eingesetzt werden.<\/p>\n\n Alibaba Cloud verwendet in seinem globalen Rechenzentrum ein KI-basiertes Temperaturwarnsystem. Die L\u00f6sung analysiert mittels Temperatursensoren gewonnene \u00dcberwachungsdaten \u00fcber einen bestimmten Zeitraum, um Ver\u00e4nderungen der Temperatur aufgrund von K\u00fchlanlagenausf\u00e4llen schneller und zuverl\u00e4ssiger zu erkennen.<\/p>\n\nNur etwas f\u00fcr gro\u00dfe Konzerne?<\/h2>\n\n